DAY：4 MySQL 数据库的建立及简单实用## 1、MySQL 数据库的建立1.1、拉取 MySQL 镜像在 docker 中拉取镜像 msql:5.7 这里我们使用的是 mysql 的5.7版本docker pull mysql:5.71.2、启用容器，配置 mysql 数据库docker run -p 3306:3306 #映射到主机端3306端口
--name mysql
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2023-06-17 22:20:09
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Mysql数据库数据介绍数据库概述什么是数据库 数据库就是存储数据的仓库， 其本质是一个文件系统， 数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以通过SQL对数据库中的数据进行增加， 修改， 删除及查询操作。数据库和表 数据库管理系统(DataBase Management System, DBMS): 指一种操作和管理数据库的大型软件，用于建立、 使用和维护数据库， 对数据库进行统 一管理 和控制，
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2023-12-17 10:10:35
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数据湖数据仓库数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是一个用于存储、分析、报告的数据系统。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持（Decision Support）。数据仓库的特点是本身不生产数据，也不最终消费数据。每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次。但是最基础的分层思想，理论上分为三个层：操作型数据层（ODS）、数据仓库层(D
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2023-08-25 22:05:12
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为了方便公司的数据分析平台的独立运行和数据挖掘的探索，今年上半年在公司搭建了支持数据平台和数据挖掘的数据仓库；现就数据仓库的创建工作总结如下，供大家参考： 首先介绍下数据仓库搭建的缘由： 公司创建两年，用户量不多，也有几十万吧，就我来的时候，公司功能性平台基本上都有，例如：用户
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2023-10-10 20:56:19
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数据治理领域有一些基本名词，数据仓库，数据挖掘，商业智能，数据同步，联机计算等等，下面一起看一下专有的名词。DB(DataBase)数据库，一般指支撑应用的数据库，包括MySQL，Oracle，PostgreSQL，SqlServer等关系型数据库，也可以是MongoDB，Redis，HBase等非关系型数据库。特点是保留数据的最新状态，一般只支持查看数据的实时状态，而且只有最新状态的数据，不支持
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2024-06-11 22:39:50
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1 数据挖掘
1.1 数据挖掘与传统数据分析的区别 数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越出乎意料就可能越有价值。而传统的数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专
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2024-01-04 19:31:32
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第二篇 提取、转换和加载章节目录第5章：源数据提取第6章：导入时间维第7章：初始化导入第8章：定期导入第9章：周期导入计划 本篇概述 在这部分，第二篇，讨论如何装载一个多维数据仓库的过程。该过程被称为：ETL，提取、转换和加载的简写。提取就是从数据源获得数据仓库需要的数据。转换是预处理数据的过程。
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2024-04-24 16:59:38
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讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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# MySQL实现数据仓库
## 引言
数据仓库是一个用于存储和分析大量数据的系统，它可以支持商业智能、数据挖掘以及复杂的查询操作。在这个信息数据爆炸的时代，企业需要通过数据仓库来获取更深层次的商业洞察。MySQL作为一个开源关系数据库管理系统，虽然主要用于在线事务处理（OLTP），但其强大的功能同样能够用于构建数据仓库。本文将介绍如何用MySQL来实现数据仓库，并提供相应的代码示例。
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# MySQL 数据仓库架构科普文章
在当今数据驱动的时代，数据仓库（Data Warehouse）作为决策支持系统（DSS）中的重要组成部分，扮演着越来越关键的角色。它集成了来自不同来源的大量数据，帮助企业进行分析和决策。本篇文章将介绍 MySQL 数据仓库架构的基本概念、设计模式，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解这一主题。
## 什么是数据仓库？
数据仓库是一个企业的数据汇聚中心，
原创
2024-09-12 05:43:22
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# 实现mysql数据仓库myisam
## 简介
在数据库开发中，数据仓库是一个非常重要的概念，它可以用来存储大量的数据，并且支持高效的查询和分析。而MyISAM是MySQL中一种常用的存储引擎，它适合用来构建数据仓库。在本文中，我将向大家介绍如何实现一个MySQL数据仓库，并选择MyISAM作为存储引擎。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start -
原创
2024-04-11 06:36:18
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第3节 任务 有四个任务需要在本章完成：1．2．建立两个关系数据库，一个作为数据仓库，另外一个作为源数据库。3．为数据仓库建立数据库表。4．产生代理键。每个任务将在独立的小节中说明。建立一个数据库用户id 第一步产生一个数据库
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2024-05-24 10:36:21
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本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。全文5000字，读完需要13分钟！1、数据仓库的发展趋势1.1数据仓库的趋势关于数据仓库的概念就不多介绍了。数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据
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2023-08-28 20:57:51
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目录1、数据仓库所处环节操作层 数据仓库数据集市个体层2、数据仓库概念面向主题的 集成的随时间变化的非易失的3、一般架构STAGE层 ODS层MDS层ADS层 DIM层ETL调度系统元数据管理系统4、设计的两个重要问题1、 粒度2、 分区1、数据仓库所处环节 &n
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2023-09-25 10:14:45
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数据仓库的两种建模方法1.范式建模Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据建设原子数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不方便上层应用做数据分析，所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。优势：易于维护，高度集成；劣势：结构死板，部署周期较长范式建模应用在EDW层一个符合第
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2023-09-13 22:30:03
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1. 数据仓库的相关概念OLAP大部分数据库系统的主要任务是执行联机事务处理和查询处理，这种处理被称为OLTP（Online Transaction Processing, OLTP），面向的是顾客，诸如：办事员、DBA等。而数据仓库主要面向知识工人（如经理、主管等）提供数据分析处理，这种处理被称为OLAP（Online Analysis Processing）。OLTP管理的是当前数据，比较琐碎
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2023-10-13 21:46:23
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第2章 大数据平台2.1 大数据平台基础架构大数据基础平台基于烽火自主知识产权FitData产品，FitData主要集成了基础计算资源、网络资源、存储资源，在统一的安全体管理体系下，将这些资源再进行深度加工、处理、关联，形成多种类型的基础服务能力，构建
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2023-06-19 15:31:48
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数据中心整体架构。数据仓库的整理架构，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表。数据仓库的ODS（Operational Data Store）、DW（Data Warehouse）和DM（Data Mart）概念ODS、DW、DM协作层次图DW可细分为DWDe
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2023-06-26 21:34:30
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数据仓库究竟是什么？它和事务交易处理系统（OLTP）又有什么区别？初次接触它的朋友往往觉得它很神秘、很复杂，其实不然。今天就和大家来认识一下数据仓库的本质，以及在实施商务智能过程中它的一些设计技巧。 Ralph Kimball，数据仓库（Data Warehouse，DW）领域最权威的专家之一，曾下过这样的结论：BI系统=数据仓库。或许这
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2023-08-18 21:14:06
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学习目录一、基本概念二、核心框架三、数仓大数据架构详解（流程） 一、基本概念数据仓库（Data Warehouse）是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，为企业指定决策，帮助企业改进业务流程、提高产品数量一般数仓分为离线数仓（spark）和实时数仓（flink）二、核心框架数据采集数据通过DataX或者sqoop可以将业务数
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2023-09-19 01:06:35
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